Центральність за вхідним ступенем (in-degree)
Центральність — це міра важливості вузла в мережі. Існує багато різновидів центральності, і кожен має дещо інший зміст у мережах Twitter. Спочатку зосередимося на центральності за ступенем, адже її обчислення просте й має інтуїтивне пояснення.
Для спрямованих мереж, як-от Twitter, важливо розрізняти центральність за вхідним і вихідним ступенями, особливо в мережах ретвітів. Центральність за вхідним ступенем у мережах ретвітів вказує на користувачів, чиї твіти часто ретвітять.
networkx імпортовано як nx.
Також для вас завантажено мережі G_rt і G_reply та column_names = ['screen_name', 'degree_centrality'].
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз даних із соцмереж у Python
Інструкції до вправи
- Обчисліть центральність за вхідним ступенем для мережі ретвітів за допомогою
nx.in_degree_centrality()і збережіть уrt_centrality. - Зробіть те саме для мережі відповідей і збережіть у
reply_centrality. - Передайте елементи (тобто пари ключ-значення) центральностей відповідей до конструктора DataFrame.
- Зробіть те саме для мережі відповідей.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Generate in-degree centrality for retweets
rt_centrality = ____
# Generate in-degree centrality for replies
reply_centrality = ____
# Store centralities in DataFrame
rt = pd.DataFrame(list(____), columns = column_names)
reply = pd.DataFrame(list(____), columns = column_names)
# Print first five results in descending order of centrality
print(rt.sort_values('degree_centrality', ascending = False).head())
# Print first five results in descending order of centrality
print(reply.sort_values('degree_centrality', ascending = False).head())